星星充电 嵌入式面经

1.ARM处理器与中断（15道） 1.1 CPU的内部结构？CPU的内部结构大致可以分为: （1）控制单元（指令寄存器、指令译码器、操作控制器）。 （2）运算单元（算术逻辑单元）。 （3）存储单元（专用寄存器和通用寄存器） （4）时钟。 1.2 CPU跟内存、虚拟内存、硬盘的关系？（1）CPU要调用的程序和数据来自硬盘，但是CPU又不能直接读写硬盘上的系统、程序和数据，所以必须先将硬盘的内容存储在内存中，才能被CPU读写。 （2）因此内存是一个中转站，对计算机的运行速度有较大影响。 （3）当系统需要的内存空间大于实际的物理内存空间时，就需要用到虚拟内存了。虚拟内存可以将部分硬盘空间模拟成内存空间，将暂时不运行的程序和不使用的数据存储在硬盘上，需要时再将其存储到内存。 1.3 ARM结构处理器可分为哪几类？嵌入式微处理器 由通用计算机的CPU演变而来，位数在32位以上，具有较高的性能。 嵌入式微控制器 又称单片机，一般以某一种微处理器内核为核心，芯片内部集成ROM、RAM、总线、定时/ 计数器、I/O、A/D等各种必要功能和外设。 嵌入式DSP 硬件结构和指令进行过特殊设计，非常擅长高速实现各种数字信号处理运算（如数字滤波、频谱分析等）。 1.4嵌入式微处理器和DSP 有什么区别？（1）嵌入式微处理器和DSP一个偏重控制、一个偏重运算。 （2）嵌入式微处理器外围接口丰富，标准化、通用性、功耗控制等做得很好，适用于消费电子、家用电器等控制领域。 （3）DSP对系统结构和指令做了优化，能进行大量数据的快速计算，适用于音视频处理等领域。 1.5 ARM处理器有哪些工作状态？ARM 指令和Thumb 指令有什么区别？答案：（1）ARM处理器共有ARM、Thumb/Thumb-2、调试三种状态。 （2）ARM指令是32位的，较全面；Thumb指令是16位的，较精简。 解读：ARM状态 工作于32位指令状态，所有指令均为32位。 Thumb状态 工作于16位指令状态，所有指令均为16位。 Thumb-2状态 ARM状态和Thumb状态是早期版本，近期推出的Thumb-2状态兼有 16和32位指令，具有更高的性能、更低的功耗以及更少的内存占用。具有Thumb-2技术的 ARM处理器无需在ARM和Thumb-2状态之间切换了。 调试状态 处理器停机调试。 以上内容摘自专刊《嵌入式岗位笔试面试真题讲解》，该专刊不仅有真题讲解，还有经验分享，不清楚嵌入式该学什么的同学，想找嵌入式实习/正式工作的同学，都可以来看看：              https://blog.nowcoder.net/zhuanlan/v0ELPM嵌入式公司推荐：华为、小米、OPPO、VIVO、荣耀、一加、CVTE、大疆、insta360影石、美的 、TCL、海信、创维、烽火、比亚迪、吉利、长安、大众、经纬恒润 、小鹏、图森未来、百度、滴滴、蔚来、理想、 联发科、 紫光展锐 、全志、寒武纪 、晶晨半导体 、汇顶、华为、中兴、浪潮 、TP-LINK、讯飞、商汤、海康威视 、浙江大华、360、小马智行、元戎启行、深信服、移动、联通、电信、旷视、四维图新、中芯国际、复旦微电子、极氪。#牛客AI配图神器#

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基本上全程都是问项目，然后从项目引申出来问题，然后有一个问题没回答上来，人家可能已经知道过不了了，所以后面就问了几个八股文走走流程了。网上看了看人家都是面试时间贼长，我大概快40分钟，应该是挂了。。。面试官贼有礼貌，而且很和善，面试体验很好。太可惜了，准备了3天的问题一个没问。1.自我介绍2.你这几个项目，哪个最复杂介绍一下3.音视频这个项目，你遇到最大的困难是什么，怎么解决的4.音视频怎么同步，怎么对齐的5.你提到了av_compre_ts这个api，这个api具体怎么用的6.如果我是双通道的音频，怎么和视频对齐（我理解错了，我还以为双声道，巴拉巴拉解释了半天）也就这个问题理解错了，也回答的不好后面就走流程了7.C++和python的内存模型是什么，有什么区别8.BSS段存储的是什么9.python的垃圾回收机制怎么做的（解释完了以后嘴长又说了一句，还有循环垃圾回收，接着就被提问循环垃圾回收机制怎么做的，这不会）10.python循环垃圾回收机制11.虚函数和纯虚函数有什么区别12.完了就说之前一直在北方怎么考虑来深圳的13.对大疆了解多少，使用过什么大疆的产品，对大疆的产品有什么建议14.反问  问了一下多久出结果，问了一下上面第6个问题的答案

一面面经：JNI中LocalRef和GlobalRef的生命周期管理差异？C++17的std::optional解决了哪些痛点？std::function和函数指针的性能差异及原因？红黑树插入节点时的旋转规则是什么？如何用最小堆实现TopK算法？时间复杂度是多少？海量数据去重（100亿级别）的三种实现方案？内存泄漏的检测手段（如Valgrind原理）？嵌入式场景中如何平衡内存池设计与动态分配？二面面经：为什么选择TNN推理框架？对比过哪些其他端侧推理引擎？模型部署时如何解决端侧算力不足的问题？半精度浮点（FP16）量化后模型精度损失如何评估？TNN的算子融合策略有哪些？举例说明优化效果。双三次...